2025 год стал поворотной точкой в развитии искусственного интеллекта. Технологии, которые ещё недавно оставались в пределах лабораторий и экспериментальных продуктов, превратились в повседневную цифровую инфраструктуру. Ключевым сдвигом стало массовое распространение ИИ-агентов — систем, которые не просто генерируют текст, а самостоятельно выполняют задачи, используя внешние инструменты, сервисы и данные.
ИИ перестал быть собеседником и стал исполнителем. Взаимодействие человека с технологиями сместилось от диалога к делегированию: от «помоги разобраться» к «сделай и отчитайся».
От текста к действию: новая природа ИИ-агентов
Классическое академическое определение агента — система, способная воспринимать среду, принимать решения и действовать — в 2025 году получило практическое воплощение. Современные агенты больше не ограничены генерацией ответов. Они вызывают API, управляют браузером, координируют цепочки задач, взаимодействуют с другими агентами и доводят процессы до завершения без постоянного участия человека.
Компания Anthropic описала агента как языковую модель, способную пользоваться инструментами и действовать автономно. Это определение стало де-факто отраслевым стандартом.
Ключевым технологическим триггером стал выпуск в конце 2024 года протокола Model Context Protocol (MCP). Он стандартизировал подключение языковых моделей к внешним инструментам, фактически дав ИИ «руки» для работы с цифровым миром. В 2025 году это привело к взрывному росту агентных систем.
2025 год, который ускорил всех
Уже в январе 2025 года китайская модель DeepSeek-R1, выпущенная с открытыми весами, продемонстрировала, что создание конкурентоспособных ИИ-систем больше не является монополией нескольких западных лабораторий. Это резко усилило глобальную конкуренцию и снизило барьеры входа.
В течение года американские компании (OpenAI, Anthropic, Google, xAI) продолжили наращивать масштаб и производительность моделей, в то время как китайские экосистемы (Alibaba, Tencent, DeepSeek) сделали ставку на открытость. По числу загрузок и внедрений открытые китайские решения к концу года начали опережать западные аналоги.
Весной Google представила протокол Agent2Agent, дополнивший MCP. Если MCP определял, как агент взаимодействует с инструментами, то Agent2Agent стандартизировал взаимодействие между самими агентами. Оба протокола были сделаны совместимыми и переданы под управление Linux Foundation, закрепив их статус как открытых отраслевых стандартов.
График от METR об оценке автономности агентов через длину выполняемых задач.
Агенты выходят к пользователю
К середине года агентные технологии дошли до массового рынка. Появились так называемые агентные браузеры (Comet от Perplexity, Dia, GPT Atlas, Copilot в Edge), которые превратили браузер из инструмента поиска в активного помощника. Теперь пользователь мог не просто найти информацию, а поручить агенту спланировать поездку, оформить бронирования или собрать отчёт.
Параллельно инструменты оркестрации рабочих процессов — такие как n8n и Google Antigravity — упростили создание кастомных агентных систем. Агенты перестали быть прерогативой разработчиков и стали доступными для продуктовых команд и малого бизнеса.
Экономика вместо магии
В 2025 году агенты окончательно вышли из зоны экспериментов и вошли в корпоративную экономику. Их начали внедрять не ради демонстрации возможностей, а ради снижения издержек. Customer support, маркетинг, закупки, QA, бэк-офис — именно там агенты показали наибольший эффект.
Компании перестали оценивать ИИ по «качеству ответов» и перешли к расчёту ROI, SLA и KPI. Появилась модель agent-as-a-worker: агент как виртуальный сотрудник с логами действий, метриками эффективности и зоной ответственности. ИИ-агенты стали не демо-продуктом, а строкой в P&L.
Память, идентичность и новая точка конфликта
Ещё одним важным сдвигом 2025 года стал переход от stateless-агентов к системам с долговременной памятью. Комбинации векторной памяти, журналов событий и пользовательского состояния превратили агента из одноразового исполнителя в персистентного цифрового субъекта.
Это сразу породило новый класс вопросов: кому принадлежит память агента? Пользователю, компании, провайдеру модели или оператору инфраструктуры? В 2026 году именно память и история действий станут одной из ключевых юридических и коммерческих точек напряжения.
Новая сила — новые риски
Рост автономности агентов обнажил и их тёмную сторону. В ноябре Anthropic сообщила об использовании Claude Code для автоматизации элементов кибератаки. Этот случай стал показательным: агенты снижают порог входа не только в созидательные, но и в деструктивные действия.
Отдельной проблемой стал агентный шум. В 2025 году интернет начал заполняться контентом, созданным агентами для других агентов — SEO-сайты, автоматические обзоры, синтетические витрины. Цифровая среда стала менее человекоориентированной, что запустило новую гонку фильтров, сигналов доверия и «чистых зон» без автоматических систем.
Иллюзия автономности
Несмотря на громкие заявления, большинство агентных систем 2025 года по-прежнему нуждались в human-in-the-loop. Ошибки не исчезли — они стали масштабнее и дороже, потому что агент действует быстрее и затрагивает больше систем.
Романтика автономного ИИ сменилась инженерной реальностью. 2025 год показал возможности, но также выявил пределы безответственной автоматизации.
На что смотреть в 2026 году
Оценка и тестирование. Классические benchmark-тесты плохо подходят для агентных систем. Фокус смещается с результата на процесс выполнения задачи: трассировка действий, объяснимость, воспроизводимость.
Оркестрация и управление. Ценность всё чаще лежит не в модели, а в слое управления агентами. Модели становятся коммодити, а оркестраторы — стратегическим активом. В 2026 году сформируется класс «агентных операционных систем».
Стандартизация. Создание Agentic AI Foundation под эгидой Linux Foundation указывает на движение к общим правилам, аналогичным роли W3C для веба.
Архитектура. Наряду с гигантскими универсальными моделями усиливается роль компактных специализированных решений. Выбор модели всё чаще переходит к пользователю, а не диктуется вендором.
Остающиеся вызовы
Расширение дата-центров усиливает нагрузку на энергосети и локальные экосистемы. Автоматизация поднимает вопросы будущего труда и цифрового неравенства. Связывание агентов между собой создаёт новые классы уязвимостей, включая косвенное внедрение промптов через открытые источники. Регулирование, особенно в США, продолжает отставать от реальности.
Решение этих проблем требует не только технологических прорывов, но и строгой инженерной дисциплины, прозрачной документации и осознания того, что ИИ-агенты — это социотехнические системы, а не просто код.
2025 год показал, что ИИ может действовать.
2026 решит, можно ли ему доверять.
Комментариев нет:
Отправить комментарий
Ваше мнение по этому поводу?